SIG Sistema de Informações...

Alisson F.C.C – SIG 2017

SIGSistema de Informações

Geográficas


Disciplina: SIG

Aula 3Infraestrutura e tipos de dados espaciais


● O que é espaço geográfico?

● Qual é o espaço geográfico materializado por um SIG?

● O que é representação?

● O que computador permite fazer?


● Como representar o espaço geográfico?

– Dados:● Estruturas de dados computacionais

– Ação:● Algoritmos e procedimentos de análise de dados


● Dados geográficos - representação dual– localização e atributos

● Localização– representação da superfície terrestre

– processos no espaço geográfico

● Atributos– descrição do fenômeno

– representação num banco de dados

●


● Representação:– aproximação da realidade por meio de

● Desenhos e Mapas● Palavras● Imagens● Medidas


Representando o Mundo no Computador

Medidas

Palavras (definições)

Imagens

Desenhos e Mapas


Representando o Mundo no Computador


Entity

LocationPhysicalobject

Livingbeing

Amountof

matter Socialentity

Group

Geographicalregion

FruitAnimal Country

Groupof

people

AppleLepidopteran Vertebrate

Organization

PersonCaterpillar Butterfly


Representando o Mundo no Computador:A Perspectiva Realista

● O mundo real existe de forma independente de nós, nossa experiência e nossa linguagem.

● Nós temos acesso ao mundo através de nossos sentidos e de nossos instrumentos de medida.

● As palavras em nossa linguagem podem ser usadas para referir-se a objetos do mundo real.

● Nossas afirmações são verdadeiras ou falsas dependendo de sua correspondência aos fatos do mundo.

fonte: John Searle


● Benefícios do Geoprocessamento– Uso do espaço como linguagem comum– Produção de novas informações– Múltiplas visões do espaço

● Desafios– Representar o espaço geográfico– Capturar a dependência espacial– Explicitar efeitos de escala


Representação Computacional

● Computadores– instrumentos de representação do conhecimento– capturam modelos formais da realidade– exigem quantificação (visão reduzida)

● O que representar?– Aproximações de entidades realmente existentes

(e.g. rio)– Conceitos abstratos (tipos de solo, exclusão

social)



● Etapa inicial:● escolha das entidades a serem representadas e,

se possível, a descrição organizada destas entidades por meio de conceitos.

● Essa descrição forma uma ontologia de aplicação, definida como “um conjunto de conceitos compartilhados por uma comunidade”



• Dados geográficos, uma geo-ontologia tem dois tipos básicos de conceitos:– (a) conceitos que correspondem a fenômenos

físicos do mundo real;

– (b) conceitos que criamos para representar entidades sociais e institucionais

• (Smith and Mark, 1998) (Fonseca et al., 2003).



• há uma diferença entre conceitos que se referem ao mundo físico (“A Amazônia possui uma floresta tropical”)

• e aqueles que resultam de convenções humanas: “Esta é uma reserva indígena”.


Representações Computacionais do Espaço

• Objetos– Regiões poligonais

• “Topografias”– Superfícies– Imagens


Percepções do EspaçoEspaço como uma subdivisão planar

Espaço como uma superfície contínua


Percepções do Espaço

Espaço como uma superfície de decisão


Percepções do EspaçoEspaço como Clusters de Eventos


Percepções do Espaço

Análise da Dependência Espacial


O Território


Divisão distritalDivisão distrital

Zonas OD87Zonas OD87

Zonas OD97Zonas OD97

Os Recortes do Território


Renda individual per capitaRenda individual per capita Emprego / populaçãoEmprego / população Não alfabetizados / populaçãoNão alfabetizados / população

Diferentes informações


Evolução da GeoInformação

Mapear

Localizar

Modelar

Gerenciar

Prever


Evolução da Geoinformação

• Mapear– Novos dispositivos de captura de dados (GPS)– Imagens de alta resolução

• Gerenciar– Bancos de dados geográficos– Modelos semânticos e interoperabilidade

• Localizar– Sistemas baseados em localização (LBS)– Gerência da informação distribuída


Evolução da Geoinformação

• Modelar– Construir descrições da realidade – Modelos semânticos, matemáticos, lógicos

• Prever– Incorporar a dimensão temporal– Construir cenários de mudança– Mudanças de uso do solo, população, hidrologia,

clima, agricultura


Universo Ontológico

Domínio de aplicação

estabelece conceitos (“visão de mundo”)ex: “refúgio” e “fragmento” em ecologia “concentração de poluentes”

Como traduzir os conceitos para o SIG ?

Associação formalcampos/objetos (e suas especializações)

Mensuraçãolevantamento de campo


Colocando o Mundo no Computador!?

Níveis de abstração Ontologias (conceitos do mundo real): lote, tipo de solos Modelos de Dados (formais): objetos e campos Representações: matrizes, vetores Medidas: censo, GPS

MundoReal

Ontologias

Medidas

Modelos Formais

Conversão Dados

Computador

Representações


Processo de Representação Computacional Decisões concretas

AtributosQue medidas caracterizam os dados ?

Partição geométrica do espaçoQue estruturas de dados são necessárias ?

Parâmetros da representação cartográficaQual o nível de detalhe (espacial e valor)?

Analise•Que procedimentos de extração de informação serão utilizado?


Representações Computacionais do Espaço

Objetos

Regiões poligonais

“Topografias”

SuperfíciesImagens


Estruturas de Dados espaciais

2D

vetores (ponto, linha, polígono)matrizes de inteirosespaços celulares

2,5 D

malhas triangulares•grades regulares (inclui imagens)

3D

representações volumétricas


Variação espacial quantitativa São utilizadas para representar uma grandeza

que varia continuamente no espaço - altimetria, precipitação, propriedades do solo ou subsolo (como aeromagnetismo).

Estruturas 2,5 D (Modelos Numéricos de Terreno)


Curvas de nível Triangulação




Imagem MNT Relevo sombreado


Estruturas de Dados 2,5D

Grade regular (matriz de dados numéricos)• elemento com espaçamento fixo• valor estimado da grandeza

Suporte discreto a uma superfície contínua


Estruturas de Dados 2,5D

Malha triangular (TIN)• conexão entre amostras• estrutura topológica arco-nó


Estruturas de Dados 2,5 D

Malha triangular Grade regular

Vantagens 1. Melhor representação de

relevo complexo

2. Incorporação de restrições

como linhas de crista

1. Facilita manuseio e

conversão

2. Adequada para

dados não-altimétrico

Problemas 1. Complexidade de manuseio

2. Inadequada para

Álgebra de mapas

1. Representação de

relevo complexo

2. Cálculo de declividade


Aplicações:· Armazenamento de dados de altimetria para gerar mapas topográficos;

· Análises de corte-aterro para projeto de estradas e barragens;

· Elaboração de mapas de declividade e exposição para apoio a ánalise de geomorfologia e erodibilidade;

· Apresentação tridimensional (em combinação com outras variáveis).

Estruturas 2,5 D


Representação Vetorial

A representação vetorial é a forma mais precisa de representar feições geográficas.


Estruturas de Dados vetoriais

Polígonos

Arcos e Nós


Estruturas vetoriais

Pontos Pontos Cotados

Ilha(tipo especial de polígono)


Estruturas de Dados Vetoriais

fonte: Universidade de Melbourne


Representações Vetoriais de Regiões 2D Polígonos fechados

As coordenadas de cada polígono são guardadas em separadoVantagens

Facilita a inserção num banco de dados geográficoDesvantagens

Duplicação de linhas e possíveis erros Estrutura arco-nó (topológica) (Espaguete)

Cada polígono é uma lista de linhasVantagens

Evita erros e duplicação de linhasDesvantagens

Mais complicado de produzir


Possíveis Problemas com Estruturas Vetorais com Polígonos Fechados

fonte: John Elgy


Armazenamento de Poligonos junto com atributos

Modelo objeto-relacional

Armazenamento de dados

Todos os dados (geometrias e atributos) ficam dentro do banco

Banco de Dados Geográfico

França

geometria

Camada de suporte espacial


Alternativas à Arquitetura Dual

Modelo “objeto-relacional” Tratar objetos (e.g. áreas) como partes de relação Colocar os dados geométricos no banco de dados

Extensões do modelo relacional Usar uma coluna como um registro binário (“campo longo”)


Estruturas de Dados “Topológicas”

Conceito de Topologia

Propriedades de um conjunto de dados espaciais que são invariantes a translação, rotação e escala

Propriedades

Vizinhança (“do lado de”)Pertinência (“dentro de”)Conexao (“ligado a”)

A

B


Estruturas de Dados Topologicas


Estruturas de Dados Vetoriais Topológicas

fonte: John Elgy

3 entidades principais:Arco (Link)Nó (Node)Polígono (Polygon)


Ligando Vetores + Tabelas

Dualidade entre localização e atributos

Lotes

geoid dono cadastro IPTU

22 Guimarães Caetés 768

endereço

22250186

23 Bevilácqua São João 456 110427

24 Ribeiro Caetés 790 271055

23


Integração Localização - Atributos

Praia Praia BravaBrava

Praia de Praia de BoiçucangaBoiçucanga

Exemplo de Unidade Territorial Básica - UTB


Representações 2D do espaço

Raster

Vector

fonte: Mohamed Yagoub


Estrutura de uma matriz

célula

Extensão

Resolução



Representação Matricial

Componentes

matriz de células

índice espacial para cada elemento

cada célula, um ou mais valores

Indica o que ocorre em cada lugar do espaço

Le

Li

AqLs


Espaço Celular

Cada elemento da grade índice espacial para uma tabela

Generalização de uma matriz

Le

Li

AqLs

Implementação não otimizada para a integração

Alisson F.C.C – SIG 2017fonte: Mohamed Yagoub

Matrizes x Vetores

Alisson F.C.C – SIG 2017fonte: Mohamed Yagoub

Representação Vetorial


Conversão Vetorial Matricial



Representação Matricial



O problema da mistura das células

A GA

A A G

A A G

A GG

A A G

A G G

A GB

A B G

B B G

Possui água Maioria Bordas



• Vetorial• preserva relacionamentos topológicos• eficiência de armazenamento•Preferida quando necessitamos de precisão (e.g. cadastro urbano e rural)

• Matricial • fenômenos variantes no espaço• adequado para análise e modelagem•Preferida quando tratamos com dados de recursos naturais (e.g., geologia, solos, etc..)•

Representações 2D


Vetores ou Matrizes ?

“Os limites desenhados em mapas temáticos (como solo, vegetação, ou geologia) raramente são precisos e desenhá-los como linhas finas muitas vezes não representa adequadamente seu caráter. Assim, talvez não nos devamos preocupar tanto com localizações exatas e representações gráficas elegantes. Se pudermos aceitar que limites precisos entre padrões de vegetação e solo raramente ocorrem, nós estaríamos livres dos problemas de erros topológicos associados como superposição e intersecção de mapas.” (P. A. Burrough)


Matrizes ou Vetores?

Limites bem definidos?


Matrizes ou Vetores ?

Limites bem definidos?


Fontes

● Nilton Nobuhiro Imai. Introdução ao Geoprocessmento.● Rosangela Sampaio Reis. Disciplina

Geoprocessamento. Universidade Federal de Alagoas. Acesso em 2017

● Fábio Marcelo Breunig. Introdução ao Geoprocessamento

● Gilberto Câmara. Por quê Geoprocessamento?● Gilberto Câmara. Slides e anotações de aula.● Nilton Nobuhiro Imai. Slides e anotações de aula.

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